Идентификация объектов

Среди атрибутов имеются такие, по значениям которых возможна идентификация объекта. Например, если известен заводской номер ЭВМ 785, то можно определить, что это ЕС-1050, ее скорость вычислений и т. д. [c.93]

На основе анализа ТЗ осуществляется идентификация объекта проектирования. Проектант устанавливает тит системы (является ли данная система светосильной, широкоугольной и т. п.), а также способ преобразования масштаба изображения. [c.151]

Кодирование проектант должен осуществить на основе решения задачи идентификации объекта проектирования. [c.156]

Эффективность того или иного способа идентификации объектов исследования определяется границами его применимости, классом моделируемых объектов, числом фазовых переменных и областями их изменений, гарантией единственности решения задачи идентификации. [c.51]

Для второй группы методов управления ходом технологического процесса характерно использование теории случайных процессов, теоретико-вероятностных методов и математического моделирования, идентификации объектов управления [7]. В настоя- [c.11]

Получение математической модели на базе теоретических исследований практически возможно для относительно простых технологических процессов, для которых при решении конкретных задач вполне достаточно детерминированного представления. Для сложных стохастических процессов при построении математической модели технологического процесса используются методы теории идентификации объектов управления. [c.320]

Решая задачу идентификации объекта 1-го класса, распознающая система РТК выводит формулу (7.18) при =1. Согласно дереву логического вывода, представленному на рис. 7.5, получаются следующие результаты на изображении сцены z (й) имеется объект 1-го класса, причем система подстановок в процессе распознавания позволяет однозначно восстановить изображение идентифицированного объекта (на рис. 7.4 оно выделено жирной линией). [c.260]

Технический регламент должен содержать исчерпывающий перечень продукции, процессов производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, в отношении которых устанавливаются его требования, и правила идентификации объекта технического регулирования для целей применения технического регламента. В техническом регламенте в целях его принятия могут содержаться правила и формы оценки соответствия (в том числе схемы подтверждения соответствия), определяемые с учетом степени риска, предельные сроки оценки соответствия в отношении каждого объекта технического регулирования и (или) требования к терминологии, упаковке, маркировке Или этикеткам и правилам их нанесения. [c.289]

Широкая номенклатура плат специального назначения включает в себя такие устройства, как платы динамического анализа сигналов и идентификации объектов, платы управления шаговыми двигателями и робототехническим оборудованием, [c.442]

Кодирование представляет собой образование по определенным правилам и присвоение кодов объекту или группе объектов, позволяющее заменить несколькими знаками (символами) наименования этих объектов. С помощью кодов обеспечивается идентификация объектов максимально коротким способом, т.е. с помощью минимального числа знаков. Стремление к минимизации количества знаков, идентифицирующих объекты, способствует повышению эффективности сбора, учета, хранения, обработки информации. [c.285]

Два основных подхода к проблеме идентификации объектов в оптике состоят в использовании корреляционной обработки и извлечения признаков [216]. В этом разделе мы рассматриваем роль оптики в корреляционных методах распознавания образов. Во всех случаях, встречающихся на практике, идентифицируемый объект может наблюдаться в условиях произвольного масштаба. Ориентации и угла наблюдения, а следовательно, необходимы методы распознавания, инвариантные к таким искажениям. Очень [c.266]

На практике применение пассивных методов ограничено, так как основные условия их применения — независимость от входного воздействия помех, искажающих реакцию на выбранное случайно изменяющееся входное воздействие, и достаточно широкий спектр воздействия, по которому производится идентификация объекта, — чаще всего не выполняются. Активные методы предполагают получение информации об объекте на основе специально спланированных экспериментов. Их применение связано с организацией испытательных воздействий на объект. Достаточная эффективность экспериментально-статистических методов [c.545]

Один из возможных подходов основан на использовании в качестве модели трехмерного объекта набора его двумерных изображений. Процесс идентификации объекта в этом случае заключается не в отыскании наиболее подходящего эталонного изображения среди набора проекций, хранящихся в памяти бортовой вычислительной машины, а в определении оптимальной комбинации этих проекций, позволяющей использовать для идентификации достаточно малое число проекций и более точно учитывать трехмерный характер геометрии объектов и сцены. [c.163]

В рамках изложенного подхода весьма важной является задача определения значений коэффициентов а, bi с учетом указанных ограничений, относящаяся к классу задач идентификации объектов на различных проективных изображениях. В этом случае для определения значений этих коэффициентов могут быть использованы, например, методы, основанные на линейных отображениях методы идентификации коэффициентов а , bi по набору характерных точек или элементов изображений методы непосредственного поиска значений коэффициентов ttj, bi путем последовательного перебора наборов этих коэффициентов в соответствующем пространстве и т. д. Все эти методы отличаются различной точностью и достоверностью идентификации и трудоемкостью вычислительного процесса. [c.177]

Необходимость решения задачи идентификации объекта, т. е. построения математической модели диагностируемого объекта на основании анализа колебательных процессов возникает в том случае, когда ненаблюдаемые дефекты системы могут изменить характер динамических процессов в системе. [c.707]

Построение моделей и идентификация объектов [c.70]

При экспериментальном анализе (или идентификации) объектов исходной информацией для построения математических моделей служат сигналы, доступные непосредственному измерению. Входные и выходные сигналы объекта обрабатываются с использованием методов идентификации, которые позволяют описать соотношения между этими сигналами в виде некоторой математической зависимости. Полученная модель может быть непараметрической (например, переходная функция или частотная характеристика, заданные в табличной форме) или параметрической (например, системы дифференциальных или разностных уравнений, зависящих от параметров). Для построения непараметрических моделей обычно применяются методы, основанные на преобразовании Фурье или корреляционном анализе. Параметрические модели получают с помощью статистических методов оценки параметров или методов настройки параметров по заданным частотным характеристикам или реакциям на ступенчатое воздействие. При синтезе алгоритмов для управляющих ЭВМ целесообразно пользоваться параметрическими моделями, поскольку современная теория систем в основном ориентирована на описание объектов, содержащее параметры в явной форме. Кроме того, для синтеза алгоритмов управления по параметрическим моделям могут применяться аналитические методы. [c.71]

РР — расчет регулятора, ИО — идентификация объекта, ЭМ — эталонная модель. [c.350]

Идентификация объекта или системы управления в целом. [c.350]

Случай А Косвенная идентификация объекта управления. Оцениваются параметры замкнутого контура. Если параметры регулятора известны, модель объекта определяется на основе полученной модели замкнутого контура. Случай Б Прямая идентификация объекта управления. Параметры модели объекта определяются непосредственно, минуя промежуточный этап идентификации модели замкнутого контура. Параметры регулятора не используются. Случай В Измеряется только выходной сигнал у (к). [c.374]

Рис. 24.1.1. Схема идентификации объекта в замкнутом контуре без внешних возмущений.

Косвенная идентификация объекта управления (случай А- -В- -Д) [c.376]

Прямая идентификация объекта управления (случай Б+Г+Д) [c.380]

Для идентификации объекта с передаточной функцией Gp(z), входящего в замкнутый контур, можно было бы воспользоваться непараметрическими методами, например корреляционными, применяя их непосредственно к измеряемым сигналам и (к) и у (к). Однако можно показать, что в силу соотношений [c.381]

Приведенные выкладки показывают, что прямая идентификация объекта в замкнутом контуре связана с необходимостью определения параметров формирующего фильтра шума п 2)/ 2). Ввиду этого Б дальнейшем используется модель, объединяющая уравнения объекта и шума [c.381]

Учитывая, что косвенная идентификация обычно не фективна, ниже рассматривается только задача прямой идентификации объекта. Выход замкнутого контура управления описывается выражением [c.384]

Рис. 24.2.1. Схема идентификации объекта в замкнутом контуре при наличии внешнего возмущения s.

Если Us(k) 0, u(k—1), согласно (24.1-32), при любых порядках полиномов передаточной функции регулятора р, и v не является линейной комбинацией элементов вектора данных tf(k). Таким образом, прямая идентификация объекта, описываемого уравнением (24.2-6), всегда возможна, если внешнее воздействие представляет собой возбуждающий процесс достаточно высокого порядка. При этом выполнение второго условия идентифицируемости уже не обязательно. В то же время первое условие идентифицируемости должно соблюдаться. Отметим также, что сигнал возмущения можно не измерять и состоятельность результатов обеспечивается при любом формирующем фильтре шума D/ . Для получения оценок могут применяться те же методы идентификации, основанные на предсказании выходного сигнала, которые использовались для оценивания параметров в разомкнутом контуре. [c.385]

Рис. 30.2.3. Экспериментальные данные для идентификации объекта управления при изменениях расхода топлива.

Рассмотренная барабанная сушилка является типичным примером объекта управления со сложными внутренними взаимодействиями и длительным временем установления переходных процессов, для которого ручная настройка параметров регулятора не обеспечивает удовлетворительного качества управления. Идентификация объекта управления совместно с автоматизацией расчета различных систем управления приводит к более глубокому пониманию свойств объекта и позволяет моделировать и проводить сравнение различных вариантов систем управления. Однако в связи с тем, что сушильная установка обычно работает при полной нагрузке, в адаптивных алгоритмах управления необходимости не возникает, и требуемые показатели качества обеспечиваются обычными алгоритмами управления с фиксированными параметрами. [c.501]

Автоматические устройства ввода ГИ могут проводить сканирование обрабатываемого документа и считывание светочувствительными органами различных отметок, их идентификацию и определение координат проводить отслеживание линий чертежа и их позиционирование использовать телекамеру и алгоритмы распознавания изображений. Для полуавтоматического кодирования используются кодировщики ГИ, которые обычно состоят из планшета с абсолютной или относительной системой координат и ручного устройства ввода ГИ, который обеспечивает указание элемента ГИ. Для идентификации объектов, соответствующих характерным точкам, в состав кодировщика включается алфавитно-цифровая и (или) функциональная клавиатура. Широкое распространение получили кодирующие устройства М-2002, М-2004, ЭМ-709, ГАРНИ, ПКГИО. [c.15]

Акустические модели диагностики. Выбор информативных диагностических признаков связан, как было сказано выше, с характером звукообразования в машине и со структурой акустического сигнала. Поэтому важная роль в постановке акустического диагноза должна отводиться модели формирования диагностического сигнала или акустической модели диагностики. Под такой моделью понимается схема, содержащая источники случайных и/или детерминированных сигналов, а также линейные и нелинейные элементы, на выходе которой образуется сигнал, идентичный акустическому сигналу моделируемого объекта но СО ВО-купности диагностических признаков. Характеристики источн11ков и составных элементов модели однозначно связаны с измеряемыми параметрами состояния объекта. Измерение (оценка) этих параметров производится путем идентификации объекта и модели по близости диагностических признаков. [c.24]

На основании сказанного выше очевидно, 4to под построением динамической модели одномерного технологического процесса понимают нахождение оператора, ставящего в соответствие входную X (s) и выходную Y (t) функции объекта. При этом существенно, что при идентификации оператор объекта А (t) в формуле (10.1) находится по результатам измерений X (s) и К (t), полученным в процессе нормального функционирования объекта. Результаты измерений X (s) и У t) рассматривают как реализацию случайных функций X (s) и У (t). По реализациям X (s) и У (О ставится задача определения не самого оператора А , а его оценки A t, которая и используется в качестве характеристики неизвестного истинного оператора Естественно потребовать при этом близости в некотором смысле оценки At к истинному значению оператора Af. Графическая интерпретация сказанного иллюстри- Ряс. 10.2. Принципиальная схема руется на рис. 10.2. Имеется идентификации объекта [c.321]

Классификатор — систематизированный свод наименований классификационных классов, подклассов, видов и их кодовых обозначений. Для идентификации объектов и использования в качестве единого языка общения производителей и потребителей продукции и услуг ВВОДЯ1 кодирование технико-экономической информации. [c.407]

Как отмечалось выше, метод присвоения объектам порядковых цифровых номеров, при котором кодовыми обозначениями служат числа натурального ряда, обеспечивает полную идентификацию объектов, но не является информативным, так как не отражает признаков, присущих множеству. В отличие от него ин-дентифицированные методы кодирования обеспечивают идентификацию объектов через коды, составленные по определенным правилам и включающие определенный набор кодов отдельных признаков, характеризующих эти объекты. [c.287]

В основе алгоритмов обработки лежат такие известные методы идентификации, как метод наименьших квадратов, метод вспомогательных переменных, метод максимального правдоподобия, реализуемые либо в рекуррентной, либо в нерекуррентной формах. В последние годы разработке методов идентификации уделялось большое внимание. Были созданы и успешно опробованы методы, предназначенные как для работы в реальном времени, так и для обработки накопленной информации. В настоящее время с достаточно высокой точностью можно выполнять идентификацию объектов различных классов — линейных и нелинейных, в составе разомкнутых или замкнутых контуров управления, при наличии случайных возмущений и без них. Созданы пакеты прикладных программ, с помощью которых можно определять порядок моделей и величину запаздывания (см. гл. 23, 24 и 29). [c.72]

Далее будут рассматриваться только самооптимизирующиеся регуляторы, основанные на идентификации параметров объекта. Проблемы идентификации объектов управления и моделей случайных сигналов обсуждаются в гл. 23. Идентификации объектов в замкнутом контуре посвящена гл. 24. В гл. 25 описывается специальный тип самооптимизирующихся регуляторов — регуляторы с настраиваемыми параметрами. [c.351]

Рис. 25.1.1. Структурная схема самооптимизирующихся адаптивных регуляторов, основанных на идентификации объекта управления.

В следующем разделе рассмотрим алгоритмы управления, отвечающие перечисленным требованиям. В классе самооптимизирующихся адаптивных регуляторов с идентификацией объекта управления недуальные методы, основанные на принципе стохастической эквивалентности и рекуррентном оценивании параметров, зарекомендовали себя положительно как в теории, так и в практике. Полученные с их помощью алгоритмы будем называть алгоритмами управления с подстройкой параметров] также будет встречаться термин самонастраивающиеся регуляторы [26.8], [26.13]. Следует различать понятия самонастраивающийся и адаптивный , поскольку использование первого предполагает постоянство параметров объекта управления. Однако при анализе применения этих терминов выясняется, что разграничения между ними не делается, поэтому будем считать, что различия между ними второстепенны. [c.393]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...